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PyTorch 이미지 분류(Image Classification) 예제 (MNIST, CIFAR-10)

PyTorch 이미지 분류(Image Classification) 예제 (MNIST, CIFAR-10)1. 서론이미지 분류(Image Classification)는 딥러닝에서 가장 기본적인 문제 중 하나로, 입력된 이미지를 특정 클래스에 할당하는 작업입니다. 이번 글에서는 PyTorch를 사용하여 MNIST와 CIFAR-10 데이터셋을 활용한 이미지 분류 모델을 구현하는 방법을 소개합니다.2. 데이터셋 소개2.1 MNIST 데이터셋MNIST는 손으로 쓴 숫자(0~9)로 구성된 28x28 픽셀의 흑백 이미지 데이터셋입니다. 총 60,000개의 학습 데이터와 10,000개의 테스트 데이터로 구성되어 있으며, 딥러닝 모델의 성능 평가에 자주 사용됩니다.2.2 CIFAR-10 데이터셋CIFAR-10은 10개의 ..

Seq2Seq 모델 개념 및 기초 구현

Seq2Seq 모델 개념 및 기초 구현1. Seq2Seq 모델이란?Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델은 입력 시퀀스를 받아 출력 시퀀스로 변환하는 딥러닝 모델입니다. 주로 기계 번역, 텍스트 요약, 챗봇 등의 자연어 처리(NLP) 문제에서 활용됩니다. 이 모델은 RNN(Recurrent Neural Network) 기반의 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 구조를 갖습니다.1.1 Seq2Seq 모델의 구조Seq2Seq 모델은 크게 두 부분으로 나뉩니다:인코더(Encoder): 입력 시퀀스를 받아 이를 고정된 크기의 컨텍스트 벡터(context vector)로 변환합니다.디코더(Decoder): 인코더의 컨텍스트 벡터를 받아서 원하는 출력 시퀀스를 생성합니다.이 모델은 ..